wszs257 2024-06-12 22:25 采纳率: 100%
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informer时间序列预测

博主你好,为什么我使用informer预测后,生成的ture.npy无法在原数据集中找到对应的元素--inverse我设置为True了

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  • 码农阿豪@新空间代码工作室 Java领域优质创作者 2024-06-12 22:25
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    让阿豪来帮你解答,本回答参考chatgpt3.5编写提供,如果还有疑问可以评论或留言
    问题分析: 根据问题描述,使用Informer进行预测后,生成的true.npy在原数据集中无法找到对应的元素。同时,对于inverse参数,已设置为True。 解决方案:
    1. 确认数据集的格式 在使用Informer进行预测时,应先确认输入的数据集格式是否正确。根据Informer模型的要求,输入数据集应该是一个三维矩阵,维度分别为(样本数,时间步长,特征数)。如果数据集格式不正确,可能会导致生成的true.npy无法与原数据集对应。
    2. 确认inverse参数的使用 Informer模型中有一个inverse参数,用于设置是否需要对输入数据进行反归一化,以便得到能够与原数据集对应的预测结果。如果inverse参数设置不正确,可能会导致生成的true.npy无法与原数据集对应。 例如,当inverse参数设置为True时,程序应该执行如下代码:
    true = true * std + mean
    

    其中,true为Informer模型生成的预测结果,std为样本标准差,mean为样本均值。如果inverse参数没有正确设置,可能会导致true.npy无法与原数据集对应。 3. 确认保存路径的设置 生成的true.npy保存在计算机中的路径应该与原数据集路径一致,以确保能够在原数据集中找到对应的元素。如果保存路径设置不正确,可能会导致true.npy无法与原数据集对应。 例如,当原数据集路径为'/data/original_dataset.npy'时,生成的true.npy应保存在同一目录下,命名为'true.npy'。程序应执行如下代码:

    np.save('/data/true.npy', true)
    

    通过以上三个方面的确认,可以解决生成的true.npy无法在原数据集中找到对应的元素的问题。 参考代码:

    import numpy as np
    from model import Informer
    # 导入原数据集
    data = np.load('/data/original_dataset.npy')
    # 构建Informer模型
    model = Informer()
    # 进行预测,并将结果保存为'true.npy'
    true = model.predict(data)
    mean = np.mean(data, axis=(0, 1))
    std = np.std(data, axis=(0, 1))
    true = true * std + mean
    np.save('/data/true.npy', true)
    
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